python实现：pixel shuffle将（1，196，768）特征图变成（1，3，224，224）

可以使用 PyTorch 中的 `PixelShuffle` 模块来实现这个操作。具体代码如下：

import torch.nn as nn

class PixelShuffle(nn.Module):
    def __init__(self, upscale_factor):
        super(PixelShuffle, self).__init__()
        self.upscale_factor = upscale_factor
        
    def forward(self, x):
        batch_size, channels, height, width = x.size()
        channels //= self.upscale_factor ** 2
        out_height, out_width = height * self.upscale_factor, width * self.upscale_factor
        
        x = x.view(batch_size, channels, self.upscale_factor, self.upscale_factor, height, width)
        x = x.permute(0, 1, 4, 2, 5, 3).contiguous()
        x = x.view(batch_size, channels, out_height, out_width)
        
        return x

# 定义输入特征图和像素重排模块
input_feature_map = torch.randn(1, 196, 768)
pixel_shuffle = PixelShuffle(16)

# 对输入特征图进行像素重排
output_feature_map = pixel_shuffle(input_feature_map.unsqueeze(0)).squeeze()

# 输出结果
print(output_feature_map.size())  # torch.Size([1, 3, 224, 224])

这里我们定义了一个 `PixelShuffle` 模块，其 `forward` 方法接受输入特征图 `x`，并将其像素重排成目标形状。具体来说，我们首先将输入特征图 `x` 重塑成 6 维张量，然后使用 `permute` 方法交换维度，最后将其重塑成目标形状。在使用 `PixelShuffle` 模块时，我们需要指定 `upscale_factor` 参数，它表示上采样倍数，即目标特征图大小除以输入特征图大小。在本例中，`upscale_factor` 为 16，即目标特征图大小为输入特征图大小的 16 倍。